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技術(shù)專(zhuān)題
隨著(zhù)邊緣計算和AI的火爆，FPGA回歸其自身
隨著(zhù)邊緣計算和AI的火爆，FPGA回歸其自身
移動(dòng)設備的飽和和無(wú)處不在的連接已使無(wú)線(xiàn)連接世界變得更加廣闊，從不斷增長(cháng)的地面和非地面蜂窩基礎設施以及支持光纖和無(wú)線(xiàn)回程網(wǎng)絡(luò )，到具有最新開(kāi)發(fā)的協(xié)議和SoC的大規模IoT生態(tài)系統，以支持數十億個(gè)傳感器節點(diǎn)打算將數據發(fā)送到云。
到2025年，全球數據領(lǐng)域預計每年將達到175 ZB。而且，到2030年，連接設備的數量預計將達到500億。但是，基于云的數據集中處理的傳統分布式傳感方案在安全性，電源管理和延遲方面存在嚴重的局限性，即端到端。 5G標準中發(fā)現的超可靠的低延遲通信的終端（E2E）延遲約為數十毫秒。這導致了將數據處理驅動(dòng)到邊緣，分解計算（和存儲）資源以減少上行鏈路和下行鏈路傳輸中涉及整個(gè)信號鏈的大量開(kāi)銷(xiāo)的需求。反過(guò)來(lái)，這增加了網(wǎng)絡(luò )的敏捷性和可伸縮性。
機器學(xué)習（ML）和具有人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（DNN）的新進(jìn)展有望在邊緣提供這種見(jiàn)解，但是這些解決方案具有巨大的計算負擔，而傳統軟件和嵌入式處理器方法無(wú)法滿(mǎn)足這些解決方案。此外，隨著(zhù)工藝幾何尺寸的縮小，開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)成本超出了邊緣設備領(lǐng)域，超專(zhuān)業(yè)化專(zhuān)用IC（ASIC）的設計正在失敗。而且，缺乏ASIC的可重配置性嚴重限制了任何潛在的系統升級。對于新一代邊緣應用所要求的密度，傳統的FPGA方法通常過(guò)于昂貴且耗電。
邊緣計算的利基市場(chǎng)為設備帶來(lái)了極低的功耗要求，緊湊的外形尺寸，面對不斷變化的數據集的敏捷性以及通過(guò)遠程升級能力隨著(zhù)AI功能的變化而發(fā)展的能力-所有這些都以合理的價(jià)格實(shí)現。實(shí)際上，這是FPGA的自然領(lǐng)域，在靈活，可硬件定制的平臺中加速計算密集型任務(wù)方面具有內在的卓越性。但是，許多可用的現成FPGA都面向數據中心應用，在這些應用中，功耗和成本狀況證明了FPGA技術(shù)的膨脹。
在連接性方面，過(guò)去十年或多或少地致力于以下三件事之一：將無(wú)線(xiàn)連接環(huán)游世界，提高所述連接的強度和完整性，并確保一切可行（從人到物）
）以某種方式連接。從本質(zhì)上講，這是通過(guò)下一代5G部署實(shí)現的-增強了基礎蜂窩基礎架構并開(kāi)發(fā)了更新技術(shù)以?xún)?yōu)化數據吞吐量，容量，覆蓋范圍和延遲要求-以及IoT革命，其中物聯(lián)網(wǎng)配備了傳感功能功能和/或標簽。這些技術(shù)發(fā)展已經(jīng)產(chǎn)生了深遠的社會(huì )影響，無(wú)線(xiàn)連接已成為日常生活中不可或缺的一部分。能夠遠程監控，跟蹤，從家用電器到復雜的工業(yè)機械，甚至帶有傳感器和執行器的控制對象幾乎已成為所有事物的假定功能。但是，設備密度的這種巨大提高導致了一些非常明顯的瓶頸。